典型文献
基于EMD和RBFNN的冷负荷组合预测模型
文献摘要：
针对冷负荷预测问题,提出了一种基于相空间重构(PSR)、经验模态分解(EMD)和径向基神经网络(RBFNN)的冷负荷组合预测模型.该模型首先利用经验模态分解方法,把冷负荷序列分解为少数模态分量,然后利用分组分量法将其分为多个高频子分量、总低频分量和残余量,最后以PSR为基础对各分量利用RBFNN方法建模并将预测结果重构.该方法应用于实际冷站负荷预测后,与单一 RBFNN、SVM、LSSVM及基于EMD的SVM、基于EMD的RBFNN5类方法进行比较,结果表明该方法对冷负荷预测精度有明显提高.
文献关键词：
冷负荷预测;经验模态分解;相空间重构;径向基神经网络;组合预测
中图分类号：
作者姓名：
李小红;白伟丽
作者机构：
广东白云学院,广东 广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]李小红;白伟丽-.基于EMD和RBFNN的冷负荷组合预测模型)[J].电脑与电信,2022(01):75-80
A类：
RBFNN5
B类：
EMD,组合预测模型,冷负荷预测,相空间重构,PSR,经验模态分解,径向基神经网络,分解方法,负荷序列,序列分解,模态分量,低频分量,余量,LSSVM
AB值：
0.196212
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